1樓：張老師情感分析
一階導函式是表示變化率的，結合題主的問題，這裡的意思就是正態分佈的密度函式值在均值±一個標準差處前後會發生一個劇變，因為這一範圍其實已經包含了65．44％的情況，而到了均值加減兩個標準差就直接包含了超過95％，
可以和密度曲線比較一下看一看（在均值±一個標準差之內曲線變化速度較慢，是往外凸的；而這兩點之外，曲線變化速度非常快，是往裡面凹進去的，類似於小球滾下坡時的最速下降曲線）。
擴充套件資料圖形特徵
集中性：正態曲線的高峰位於正**，即均數所在的位置。
對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。
均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。
曲線與橫軸間的面積總等於1，相當於概率密度函式的函式從正無窮到負無窮積分的概率為1。即頻率的總和為100%。
2樓：匿名使用者
正態分佈（normal distribution)又名高斯分佈（gaussian distribution），是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數x服從一個數學期望為μ、標準方差為σ2的高斯分佈，記為：則其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。
因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈是μ = 0,σ = 1的正態分佈。
主要特徵
1．集中性：正態曲線的高峰位於正**，即均數所在的位置。
2．對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。
3．均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。
4．正態分佈有兩個引數，即均數μ和標準差σ，可記作n（μ，σ）。
5．u變換：為了便於描述和應用，常將正態變數作資料轉換。
正態分佈有什麼特點
3樓：倚樓丶丶聽風雨
正態分佈的特點是什麼呢
正態分佈的定義
4樓：靠名真tm難起
正態分佈，也稱“常態分佈”，又名高斯分佈，最早由a.棣莫弗在求二項分佈的漸近公式中得到。c.
f.高斯在研究測量誤差時從另一個角度匯出了它。p.
s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。
正態曲線呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。若隨機變數x服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為n(μ，σ^2)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。
當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈。
5樓：蛇蠍美人
若隨機變數服從一個位置引數為、尺度引數為的概率分佈，且其概率密度函式為
則這個隨機變數就稱為正態隨機變數，正態隨機變數服從的分佈就稱為正態分佈，記作，讀作服從，或服從正態分佈。
當時，正態分佈就成為標準正態分佈
正態分佈的概率密度函式曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
正態曲線呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱，曲線與橫軸間的面積總等於1。
正態分佈一種概率分佈，也稱“常態分佈”。正態分佈具有兩個引數μ和σ^2的連續型隨機變數的分佈，第一引數μ是服從正態分佈的隨機變數的均值，第二個引數σ^2是此隨機變數的方差，所以正態分佈記作n（μ，σ^2）。服從正態分佈的隨機變數的概率規律為取與μ鄰近的值的概率大，而取離μ越遠的值的概率越小；σ越小，分佈越集中在μ附近，σ越大，分佈越分散。
正態分佈的密度函式的特點是：關於μ對稱，並在μ處取最大值，在正（負）無窮遠處取值為0，在μ±σ處有拐點，形狀呈現中間高兩邊低，影象是一條位於x軸上方的鐘形曲線。當μ=0，σ^2 =1時，稱為標準正態分佈，記為n（0，1）。
μ維隨機向量具有類似的概率規律時，稱此隨機向量遵從多維正態分佈。多元正態分佈有很好的性質，例如，多元正態分佈的邊緣分佈仍為正態分佈，它經任何線性變換得到的隨機向量仍為多維正態分佈，特別它的線性組合為一元正態分佈。
正態分佈最早由a.棣莫弗在求二項分佈的漸近公式中得到。c.f.高斯在研究測量誤差時從另一個角度匯出了它。p.s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。
正態分佈應用最廣泛的連續概率分佈，其特徵是“鍾”形曲線。
標準正態分佈 這個性質怎麼來的
6樓：精銳教育
正態分佈
（normal distribution)是一種bai概率du分佈。正態分佈是zhi具有兩個引數μ和σ^dao2的連續型隨機內
變數的分佈，容第一引數μ是遵從正態分佈的隨機變數的均值，第二個引數σ^2是此隨機變數的方差，所以正態分佈記作n(μ，σ^2 )。遵從正態分佈的隨機變數的概率規律為取 μ鄰近的值的概率大 ，而取離μ越遠的值的概率越小；σ越小，分佈越集中在μ附近，σ越大，分佈越分散。
正態分佈的密度函式的特點是：關於μ對稱，在μ處達到最大值，在正（負）無窮遠處取值為0，在μ±σ處有拐點。它的形狀是中間高兩邊低 ，影象是一條位於x 軸上方的鐘形曲線。
當μ＝0，σ^2 ＝1時，稱為標準正態分佈，記為n（0，1）。
μ維隨機向量具有類似的概率規律時，稱此隨機向量遵從多維正態分佈。多元正態分佈有很好的性質，例如，多元正態分佈的邊緣分佈仍為正態分佈，它經任何線性變換得到的隨機向量仍為多維正態分佈，特別它的線性組合為一元正態分佈。
正態分佈有哪些特點？
7樓：**雞取
正態分佈的特點：呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形。
正態分佈，也稱“常態分佈”，又名高斯分佈，最早由a.棣莫弗在求二項分佈的漸近公式中得到。c.
f.高斯在研究測量誤差時從另一個角度匯出了它。p.
s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。
正態分佈也叫常態分佈，是連續隨機變數概率分佈的一種，自然界、人類社會、心理和教育中大量現象均按正態形式分佈，例如能力的高低，學生成績的好壞等都屬於正態分佈。
它隨隨機變數的平均數、標準差的大小與單位不同而有不同的分佈形態。標準正態分佈是正態分佈的一種，其平均數和標準差都是固定的，平均數為0，標準差為1。
8樓：傾蓋如故
集中性、對稱性、均勻變動性等特點。
集中性：正態曲線的高峰位於正**，即均數所在的位置。
對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。
均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。
正態分佈是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。正態曲線呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
擴充套件資料正態分佈是許多統計方法的理論基礎。檢驗、方差分析、相關和迴歸分析等多種統計方法均要求分析的指標服從正態分佈。許多統計方法雖然不要求分析指標服從正態分佈，但相應的統計量在大樣本時近似正態分佈，因而大樣本時這些統計推斷方法也是以正態分佈為理論基礎的。
若隨機變數x服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為n(μ，σ^2)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈。
9樓：倚樓丶丶聽風雨
正態分佈的特點是什麼呢
excel 正態分佈公式，EXCEL 正態分佈公式
清珠星 正態分佈函式密度曲線可以表示為 稱x服從正態分佈，記為x n m,s2 其中 為均值，s為標準差，x 標準正態分佈另正態分佈的 為0，s為1。 綠衣人敲門 具體會用到excel的正態分佈函式normdist 輸入資料。1.在單元格a1輸入 2.選定單元格a1 a121。3.選取 編輯 選單下...
正態分佈有什麼作用，正態分佈有什麼作用？ 5
廖樂邇 正態分佈 normal distribution 又名高斯分佈 gaussian distribution 是一個在數學 物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數x服從一個數學期望為 標準方差為 2的高斯分佈，記為 則其概率密度函式為正態分佈的期望...
什麼是正態分佈，什麼是正態分佈？？
正態分佈 normal distribution 又名高斯分布 gaussian distribution 是乙個在數學 物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數x服從乙個數學期望為 標準方差為 2的高斯分布，記為 則其概率密度函式為正態分佈的期望值 決定...